MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202053570 · doi:10.1002/path.5809

Untangling the complexities of micropapillary cancer<sup>†</sup>

2021· letter· en· W3202053570 sur OpenAlexfundno aff
F C Campbell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaCancer Research UKMedical Research CouncilDepartment of Education and Learning, Northern IrelandAstraZeneca
Mots-clésMulticellular organismColorectal cancerCancerBiologyPolarity (international relations)Morphology (biology)PhenotypePathologyCancer researchCell biologyMedicineCellGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distinct morphological subtypes of colorectal cancer (CRC) confer a bleak clinical outlook. In a recent issue of The Journal of Pathology, Onuma et al investigated morphological evolution of a highly fatal CRC subtype known as micropapillary cancer (MPC). This study enhances understanding of MPC biology including essential regulatory signals, cellular and multicellular phenotypes, as well as cancer behaviour. Iterative modelling in three-dimensional (3D) patient-derived CRC tissue-originated spheroids (CTOSs) revealed spatiotemporal oscillations of Rho-ROCK hyperactivity underlying reversal of membrane polarity and suppression of lumen formation during development of multicellular MPC morphology. Corroborative studies in CTOSs, xenografts, and archival human CRCs confirm human disease relevance. Although cancer morphology has previously been considered irreversible, targeted inhibition of Rho-ROCK activity restored membrane polarity, lumenized multicellular assembly, and suppressed MPC morphology in 3D CTOS cultures and xenografts. Collectively, the study identifies molecular, biophysical, and multicellular mechanisms implicated in morphological evolution of micropapillary CRC. © 2021 The Pathological Society of Great Britain and Ireland. Published by John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PathologyMême sujetCancer Cells and MetastasisTravaux en français237 207